Language
Country/Area
No result found
Sebuah terobosan dalam penelitian kanker: Bagaimana metode DeMix mengubah pemahaman kita tentang kemurnian tumor?
Dengan pesatnya perkembangan penelitian kanker, para ilmuwan terus mencari alat dan metode baru untuk memahami secara mendalam karakteristik biologis tumor. Kelahiran metode DeMix merupakan manifestasi penting dari upaya ini. Pendekatan statistik ini dapat menguraikan transkriptom kanker campuran dan secara akurat memprediksi proporsi sampel sel tumor dan stroma, sehingga memperdalam pemahaman kita tentang kemurnian tumor.
“Heterogenitas sampel tumor yang tinggi tidak hanya mempersulit analisis data genomik kanker tetapi juga dapat menyebabkan bias.”
Menurut penelitian Ahn dkk., metode DeMix terutama mempertimbangkan empat kemungkinan situasi, apakah itu sampel tumor dan sampel normal yang cocok atau sampel yang tidak cocok, dan dapat secara efektif memprediksi proporsi sel tumor dalam sampel campuran. Pekerjaan ini sangat menarik karena dalam sampel tumor sering kali terdapat beberapa populasi klonal sel kanker bersama dengan jaringan normal yang berdekatan, stroma, dan sel imun yang menyusup.
Untuk menghilangkan heterogenitas ini secara efektif, para peneliti kanker akhirnya menemukan alat baru DeMix. Metode ini pertama-tama menggunakan model campuran linier untuk menghitung proporsi relatif sel kanker dan sel normal dalam sampel total. Dari perspektif praktis, heterogenitas sampel tumor yang tinggi menekankan pentingnya memperkirakan kemurnian tumor saat melakukan analisis data. Kemurnian mengacu pada persentase sel kanker dalam sampel tumor, dan keakuratan parameter ini sangat penting untuk hasil analisis selanjutnya.
"Metode DeMix menunjukkan bahwa saat menganalisis dari data mikroarray, lebih penting untuk menggunakan data mentah sebagai input untuk membuat prediksi daripada data yang diproses."
DeMix beroperasi dengan asumsi bahwa sampel campuran hanya terdiri dari dua jenis sel, sel kanker dan sel normal. Untuk sel normal, para peneliti menggunakan data eksternal untuk memperkirakan profil ekspresi gen referensi secara akurat. Artinya, meskipun ekspresi gen spesifik sel kanker tidak teramati dalam sampel tumor, ekspresi tersebut dapat disimpulkan secara efektif dari data sel normal.
Dalam hal aplikasi spesifik, metode DeMix perlu memenuhi kondisi tertentu, terutama saat memproses data genomik berthroughput tinggi. Prosesnya dimulai dengan memprediksi proporsi tumor melalui prinsip estimasi kemungkinan maksimum, diikuti dengan inferensi terperinci dari masing-masing gen. Mode operasi dua tahap DeMix menghadirkan kemungkinan baru untuk analisis kemurnian tumor historis.
"Proposal metode baru ini akan meningkatkan model data untuk analisis komposisi sel dalam tumor dan meletakkan dasar untuk praktik klinis dan perawatan yang dipersonalisasi."
Perlu dicatat bahwa penerapan universal metode DeMix diuntungkan oleh kemampuan pemrosesan datanya yang fleksibel. Metode ini tidak hanya mempertimbangkan situasi gen referensi yang berbeda, tetapi juga dapat beradaptasi dengan desain sampel yang berbeda. Meskipun algoritme tersebut memerlukan setidaknya satu gen referensi, disarankan untuk menggunakan sebanyak lima hingga sepuluh gen guna mengurangi dampak outlier, yang juga memungkinkan peneliti memperoleh hasil inferensi yang lebih akurat.
Dengan membedakan sel kanker dari sel normal secara akurat, DeMix tidak hanya meningkatkan akurasi estimasi kemurnian tumor, tetapi juga menciptakan arah baru untuk penelitian genomik tumor di masa mendatang. DeMix menunjukkan potensi besar, baik dalam memprediksi respons tumor terhadap pengobatan maupun dalam memantau perkembangan kanker.
"Pengembangan DeMix membuat kita memahami sekali lagi betapa pentingnya analisis data abstrak dalam penelitian kanker."
Di masa mendatang, dengan bantuan metode DeMix, para ilmuwan mungkin dapat menganalisis heterogenitas tumor secara lebih mendalam dan memberikan pilihan pengobatan yang lebih personal. Apakah ini berarti akan ada perubahan mendasar dalam cara kita memahami dan mengobati kanker?
